量化交易平台有哪些，那个最好用？

最新推荐文章于 2025-04-21 12:06:33 发布
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#量化平台 #量化交易 #自动化交易

不依附任何平台最好用。能在本地或云服务器弄最好用。

所有基于平台的量化都是在给平台和券商打工。

真正长远的策略不能依附某个平台，策略泄露、平台跟单是一大风险。

大部分量化平台为了让你把策略托管在平台，并不提供行情、回测和交易的外部引出方法。

而你只要搞定这三大基建，就可以实现无依赖的量化交易。

行情:低频的股票期货基础行情很多平台都有提供，

回测:历史数据如K线逐笔等也有下载，自己写点图形化数据展示就行。

交易:本地的自动化交易工具github上找一大片。

最重要的是无门槛，无需复杂的申请审核，所有程序代码放本地自主可控。

github上的相关资料:

windows平台同花顺自动下单

https://github.com/zsrl/jqktrader

可转债T+0日内自动交易策略:

https://github.com/freevolunteer/bondTrader

基础行情获取:

GitHub - shidenggui/easyquant: 股票量化框架，支持行情获取以及交易

2024-05近期更新

自动打板策略:

https://github.com/freevolunteer/daban

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量化交易平台提供了强大的技术支持和高效的交易工具。它们具备高效的数据处理能力和复杂的算法模型，能够快速识别市场机会并自动执行交易。量化交易平台还提供了科学的风险管理工具，帮助投资者降低风险，提高整体收益。用户友好的界面和便捷的操作方式，使得投资者可以轻松管理和调整投资组合，实现更高的投资回报。
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vn.py与其他量化交易平台相比，具备多方面优势。在开放性上，vn.py是开源的量化交易平台，其源代码完全公开。这为开发者提供了极大的便利，他们可以根据自身需求深入理解代码逻辑，进行个性化的定制和修改，以实现独特的量化交易策略。 从跨市场交易能力来看，vn.py支持多种金融市场的交易，涵盖股票、期货、期权等。这使得投资者能够在一个平台上进行多样化的资产配置和交易，无需在不同的平台之间切换，提高了交易效率。 在策略开发方面，vn.py提供了丰富的API接口，支持Python语言进行策略开发。Python是一种广泛使用且易于学习的编程语言，拥有大量的科学计算和数据分析库，如NumPy、Pandas等。开发者可以利用这些库快速实现和测试各种量化交易策略，缩短开发周期。 另外，vn.py拥有活跃的社区。社区成员之间可以相互交流经验、分享代码和策略，还能及时反馈问题和获取解决方案。这种良好的社区氛围有助于平台的不断发展和完善。 以下是一个简单的使用vn.py（假设）实现双均线策略的伪代码示例： ```python # 假设这是使用vn.py实现双均线策略的简单示例 # 初始化快速和慢速均线周期 fast_period = 20 slow_period = 50 # 模拟获取价格数据 prices = [100, 101, 102, ...] # 计算快速和慢速均线 fast_ma = [] slow_ma = [] for i in range(len(prices)): if i >= fast_period: fast_ma.append(sum(prices[i - fast_period:i]) / fast_period) if i >= slow_period: slow_ma.append(sum(prices[i - slow_period:i]) / slow_period) # 生成交易信号 signals = [] for i in range(len(fast_ma)): if fast_ma[i] > slow_ma[i] and (i == 0 or fast_ma[i - 1] <= slow_ma[i - 1]): signals.append(1) # 买入信号 elif fast_ma[i] < slow_ma[i] and (i == 0 or fast_ma[i - 1] >= slow_ma[i - 1]): signals.append(-1) # 卖出信号 else: signals.append(0) # 无信号 print(signals) ```
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